JP5469811B2 - マシンビジョン検出器の設定および試験の方法と装置 - Google Patents
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Description
本発明は、生産ライン上で製造された物体の自動検出および検査に関するものであって、より具体的には、工業用マシンビジョンおよび自動画像解析に関する。
工業生産は、製造された物体の自動検出に依存している。数十年間にわたり広く用いられてきた自動検出の形式の1つは、通常赤外線もしくは可視光線、光電センサー、ならびになんらかの形式の電子的な判断を行う、電磁エネルギーを用いた光電子技術に基づいている。
・自己トリガへのビジョンシステムの反応は、通常の生産速度で使用するにはあまりに遅く、
・物体が現れたときに検知する方法は、多くの場合において十分でなく、そして
・ビジョンシステムは、通常はトリガの役割をする光検出器が発する、PLCまたは処理装置がビジョンシステムの判断に基づいて機能するために必要とする、特定の、反復可能な生産ライン上の物体の位置と同調した有用な出力信号を提供しない。
この視覚検出器の方法および装置の発明は、二次元のデジタル画像を取得して検知および検査の必要な物体を特定し、画像の分析と判断をおこなう、物体の自動光電子検知および検査について、システムと方法を提供する。これらのシステムと方法は広大なエリアから反射した光の明度のパターン分析をし、物体における多くの目立った特徴を扱い、ソフトウェア手段によって生産ラインの転換に対応し、そして不明確でさまざまな物体の位置を扱う。これらは従来の技術を用いたマシンビジョンシステムに比べて安価で、設定がしやすく、ずっと早く作動する。これらのシステムと方法はさらに、動く物体に対し複数の視点が使え、トリガなしで作動し、正しく同調した出力信号を発信し、当業者にとっては明確な、その他の注目すべき有用な能力を提供する。
マシンビジョンシステムおよび視覚検出器を含む画像解析装置は、物体を検査するために必ず設定されなければならない。概して、このような装置の設定には、人間ユーザーが、検査される物体を代表する外観を持つ物体を、少なくとも1つ得る必要がある。そのユーザーは一般に演習画像と称するその物体の画像を取得し、画像解析ツールを選択し、それらのツールを演習画像上に配置し、そして操作パラメータを希望する効果を得られるよう設定することによりそれを使用する。実践されているところでは、演習画像は、実際の生産ラインに最も近い条件で得られることが望ましい。しかし、連続して動いている生産ラインにおいて、これは通常のビジョンシステムでは困難である。概して、有用な演習画像を得るためにはトリガ信号が必ず使用されねばならず、付随するトリガの制限については上述のとおりである。さらに、トリガに反応して取得された一枚の画像は、演習画像を得るのに最適の視点であるとは限らない。
本発明における特徴として、視覚検出器を設定するためのシステムと方法を提供し、演習画像を連続して動いている生産ラインから得ることができるので、実際の物体の製造および検査の際とおおむね同一の状態を提供することができる。演習画像は、視覚検出器が物体を検査する際にトリガ信号を用いるか否かにかかわらず、いかなるトリガ信号も必要とせずにこれを得ることができる。
・作成する視覚ツールのタイプを選択して、その視覚ツールが演習画像と似た外観を持つ物体の検査をおこなうことができることを確実にし、
・視野に関連して関心領域の位置、規模、ならびに方向を選択し、
・その視覚ツールの操作パラメ−タを設定し、
・それによって、希望する結果を得る。
[視覚検出器の方法と装置の基本操作]
図1は、生産ラインで物体を検査するための、視覚検出器の方法と装置による、視覚検出器の具体例を示す。コンベヤー100は、物体と視覚検出器400の視野間で、相対動作を起こす物体を輸送する。物体110、112、114、116と118は、コンベヤー100上で左から右へ移動する。それぞれの物体は、たとえば、レベル120とホール124のように、一定の特徴を含むことが期待される。不正確に製造された物体は、1つまたは、それ以上の特徴を損なっているかもしれないし、たとえば、物体116は、穴がないというように、意図的でない特徴を持つかもしれない。多くの生産ラインでは、コンベヤーの動作は、回転エンコーダ180により、探知される。視覚検出器400は、外観より物体の出現を検出し、適切な検査基準に基づき、検査する。もし、物体が検出された場合、視覚検出器は、コンベヤーストリームから物体を取り除くために、作動装置170を拒否するために信号420を送る。エンコーダ180は、視覚検出器へ信号410を送り、物体は、記録点と呼ばれる、いくつかの固定の架空の基準点430を通り、エンコーダカウントから信号420の正常の遅れを防ぐ手段を取るために使われる。エンコーダが使われない場合、遅れは、そのかわりに時間に基づく。
図4は、生産環境の視覚検出器のためのハイレベル・ブロック図を示す。視覚検出器800は、適切な機器810に接続され、それは、信号820を用いて、PLC拒否作動装置、および/または、光検出器を含むかもしれない。また、視覚検出器は、通信インターフェース840を用いて、PCや携帯端末のようなヒューマン・マシン・インターフェース(HMI)830に接続するかもしれない。通常の生産使用中、HMIは、設定と監視のために使われ、取り除かれるかもしれない。信号は、いかなる条件に合ったフォーマット、および/または、プロトコルで実行され、有線または、無線フォームで転送される。
・bは、撮像装置960の利用できる解像度を十分に活かすためにレンズ950の視覚拡大を選択することにより、検査され、決定される可視の特徴を含む物体の一部により使用されるFOVの割合、
・eは、誤差の票差として使われるFOVの割合、
・nは、それぞれの物体が典型的に見られるフレームの好ましい最小数、
・sは、一般に製造条件による、FOVの積としての物体間でのスペース、
・pは、一般に製造条件により決定される、物体の提示率、
・mは、上記の値に基づき選ばれた、連続のフレーム間で物体が移動するであろうFOVの最大比、
・rは、上記の値に基づき選ばれた、最小のフレームレートである。
図6は、物体が、存在するかどうか、および、検査を通過するかどうかを判断することを含む、証拠を比較検討し、判断するための実例となる具体例で使われるファジー論理要素を示す。
図7は、具体例において証拠がどのように動的画像解析に値されるのかを示すものである。本実施例においては、基本決定と呼ばれる以下の2つが決定されなければならない。1.物体または物体の目に見える機能は目で見ることができる範囲に位置しているか。2.その場合、該目的物の状態はどのようなものか。
図9は、フレーム分析、判断、入力感知、および出力信号調節のために、具体例により使用される一連のソフトウェア要素の編成(例えば、コンピュータ可読媒体のプログラムインストラクション)を示す。各要素がそれぞれクラスに対応するように、C++等従来のオブジェクト指向プログラミング言語のクラス階層を使用して要素が実行されてもよい。しかしながら、ここで記載されるプロセスを実行するには、基準を満たすいかなるプログラミング技術および/または言語をも使用することができる。
1.ユーザーが選択することのできる名前を有し、
2.他のガジェットが判断および出力信号を制御するために、論理入力として使用することができる論理出力(ファジー理論値)を有し、
3.ユーザーが操作を特定するために構成することができる一連のパラメータを有し、
4.論理出力(すなわちファジーNOT)を反転するのに使用可能な、そのようなパラメータをひとつ有し、
5.実行可能であり、そのパラメータ、該当する場合は論理入力、ある種のガジェットについては現行フレームのコンテンツに基づいて論理出力が更新され、また出力信号の設定のような副作用を引き起こすことがある。
判断クラス1470は、2つの静的オブジェクトである、物体検出判断1472および物体合格判断1474の基本クラスである。判断は、連続フレームに対して証拠を検討することにより主な判断を下して、動的画像解析を実行する。各判断は、ユーザーが写真の論理出力を接続する論理入力、あるいはより典型的には、通常写真および他のゲートであるガジェットの論理的組み合わせを提供するゲートを有する。
ここで説明される本発明は、前記のアート視覚システムを含む、いかなる画像解析装置を設定するためにも使用でき、以下に述べる発明の具体例は、視覚検出器の設定に基づく。
視覚検出器を設定する過程において、視覚ツールの動作を値するために、二番目の演習画像を使用して行うことができるよりもさらに徹底した設定のテストを行うことが望ましい。そういったテストが多数の物体を含み、限られた数の画像を取得、保存し、それらの画像が誤判断を示す可能性のある物体に対応することがさらに望ましい。同様のテストが実際の製造過程でも望まれる。コンベヤーのスピードおよび周囲の照明を含む製造環境が、設定時と製造過程において同一であることが望ましい。製造過程を示す図1を、設定を示す図12を比較すると、図12においては拒否作動装置170が視覚検出器400から拒否信号を受け取っていないことが唯一の相違であるとわかる。
Claims (18)
- 物体を検出するための画像解析装置を設定するための方法であって、
前記画像解析装置の視野に対し、連続する物体を継続的に動かすステップと、
連続画像が、前記連続する物体からの複数の物体のそれぞれの複数の画像を含むように、前記視野の連続画像を取得するステップと、
人間のユーザーによる閲覧のために前記連続画像の一部を表示するステップであって、表示選択された前記一部は前記人間のユーザーからのスクロールコマンドに反応し、前記スクロールコマンドは、前記一部を連続画像で前後に動かすことができる、ステップと、
演習中に、演習物体の前記連続画像の表示部分から代表的な検査される物体に類似した外見を有する第一演習画像を選択するステップであって、前記第一演習画像は、前記演習中に前記演習物体上の認識された特定の特徴に応じて選択される、第一演習画像を選択するステップと、
前記第一演習画像の前記演習物体と外見が似ている物体を検査することが可能な少なくとも一つの視覚ツールを、前記演習中に選択された前記第一演習画像を使って作成することにより、前記画像解析装置を設定するステップと、
を含む方法。 - 前記連続画像の表示部分から少なくとも一つの第2演習画像を選択するステップと、
物体を検査するための追加の視覚ツールを作成し、
以前作成された視覚ツールの領域の位置を調整し、
以前作成された視覚ツールの領域の大きさを調整し、
以前作成された視覚ツールの領域の方向を調整し、
以前作成された視覚ツールの操作パラメータを調整し、
以前作成された視覚ツールの方向を評価することのうち少なくとも一つを実行するために、前記少なくとも一つの第2演習画像を使用するステップと、
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記少なくとも一つの第2演習画像が、検査される物体に外見が似ていない、少なくとも一つの画像を含む、請求項2に記載の方法。
- 前記外見が似ていない少なくとも一つの画像が、視野に物体が存在しない画像を含む、請求項3に記載の方法。
- 前記外見が似ていない少なくとも一つの画像が、視野に部分的に物体が存在する画像を含む、請求項3に記載の方法。
- 前記画像解析装置は、複数の物体画像を解析することにより、物体を検査できる視覚検出器であり、前記複数の物体画像は、前記視覚検出器の視野における物体の複数の位置を含む、請求項1に記載の方法。
- 視覚検出器を試験するための方法であって、
前記視覚検出器の視野に対し、連続する物体を継続的に動かすステップと、
複数のフレームグループを取得するステップであって、前記複数のフレームグループの各フレームグループが、前記連続する物体中の一つの該当する物体の複数の画像を含むように、前記複数のフレームグループの各フレームは前記視野の画像を含む、ステップと、
前記複数のフレームグループに対応する複数の結果を決定するために各物体を分析するステップであって、前記複数の結果のうちの各結果は、前記フレームグループに対応する物体の状態についての情報を含む、ステップと、
前記複数の結果に反応して、前記複数のフレームグループから選択されたフレームグループのセットを保存するステップであって、前記フレームグループのセットは、保存された画像のセットを含む、ステップと、
人間のユーザーによる閲覧のために前記保存された画像の一部を表示するステップであって、表示選択された前記一部は、前記人間のユーザーからのスクロールコマンドに反応し、前記スクロールコマンドは、前記一部を前記保存された画像で前後に動かすことができる、ステップと、
演習中に、演習物体の表示された前記画像の中から代表的な検査される物体に類似した外見を有する第一演習画像を選択するステップであって、前記第一演習画像は、前記演習中に前記演習物体上の認識された特定の特徴に応じて選択される、第一演習画像を選択するステップと、
前記第一演習画像の前記演習物体と外見が似ている物体を検査することが可能な少なくとも一つの視覚ツールを、前記演習中に選択された前記第一演習画像を使って作成することにより、画像解析装置を設定するステップと、
を含む方法。 - 前記複数の結果のうちの各結果は、対応する物体が、検査を合格するかどうかを示し、
物体が検査を合格することを対応する結果が示す前記物体に、前記選択されたフレームグループのセットが対応する、請求項7に記載の方法。 - 前記複数の結果のうちの各結果は、対応する物体が検査を合格するかどうかを示し、
物体が検査を合格しないことを対応する結果が示す前記物体に、前記選択されたフレームグループのセットが対応する、請求項7に記載の方法。 - 前記複数の結果のうちの各結果は、対応する物体が検査を合格するという相対的信頼度を示す数を含み、
その数は、対応する物体が検査を合格するかどうかを決めるための決定閾値と比較され、前記選択されたフレームグループのセットは、対応する数が前記決定閾値に近い物体に対応する、請求項7に記載の方法。 - 前記複数の結果のうちの各結果は、対応する物体が検出されたという相対的信頼度を示す数を含み、
その数は、対応する物体が検出されたかどうかを決めるための決定閾値と比較され、
前記選択されたフレームグループのセットは、対応する数が前記決定閾値に近い物体に対応する、請求項7に記載の方法。 - 連続画像を提供するために、連続する物体の画像を取得するよう設定された画像解析装置であって、前記連続する物体は、前記画像解析装置に対する動きを有し、前記画像解析装置は、前記連続画像が、前記連続する物体からの複数の物体のそれぞれの複数の画像を含むようなフレームレートを持つ、画像解析装置と、前記連続画像の一部を表示するよう設定されたヒューマン・マシン・インターフェースと、演習中に、演習物体の前記連続画像から代表的な検査される物体に類似した外見を有する演習画像を選択するための選択手段であって、前記演習画像は、前記演習中に前記演習物体上の認識された特定の特徴に応じて選択される、演習画像を選択するための選択手段と、前記演習画像の前記演習物体と外見が似ている物体を検査することが可能な少なくとも一つの視覚ツールを、前記演習中に選択された前記演習画像を使って作成することにより、前記演習画像を使って前記画像解析装置を設定するための設定手段とを備えた装置。
- 画像解析装置は、40,000ピクセル以下の撮像装置を備えた、請求項12に記載の装置。
- 連続する物体と、
視野を持つ視覚検出器であって、前記連続する物体は前記視野に対して連続した動きを有し、複数のフレームグループを取得し、前記複数のフレームグループの各フレームグループが、前記連続する物体中の一つの該当する物体の複数の画像を含むように、前記複数のフレームグループの各フレームは前記視野の画像を含み、前記複数のフレームグループに対応する複数の結果を決定するために各物体を分析し、前記複数の結果のうちの各結果は、前記フレームグループに対応する物体の状態についての情報を含むように設定される視覚検出器と、
前記複数の結果に反応して、前記複数のフレームグループから選択されたフレームグループのセットを保存するよう設定されるメモリであって、前記フレームグループのセットは、保存された画像のセットを含む、メモリと、
人間のユーザーによる閲覧のために前記保存された画像の一部を表示するためのヒューマン・マシン・インターフェースであって、表示選択された前記一部は、前記人間のユーザーからのスクロールコマンドに反応し、前記スクロールコマンドは、前記一部を前記保存された画像で前後に動かすことができる、ヒューマン・マシン・インターフェースと、
演習中に、演習物体の表示された前記画像の中から代表的な検査される物体に類似した外見を有する第一演習画像を選択する手段であって、前記第一演習画像は、前記演習中に前記演習物体上の認識された特定の特徴に応じて選択される、第一演習画像を選択する手段と、
前記第一演習画像の前記演習物体と外見が似ている物体を検査することが可能な少なくとも一つの視覚ツールを、前記演習中に選択された前記第一演習画像を使って作成する手段と
を備える装置。 - 前記複数の結果のうちの各結果は、対応する物体が検査を合格するかどうかを示し、
物体が検査を合格することを対応する結果が示す前記物体に、前記選択されたフレームグループのセットが対応する、請求項14に記載の装置。 - 前記複数の結果のうちの各結果は、対応する物体が検査を合格するかどうかを示し、
物体が検査を合格しないことを対応する結果が示す前記物体に、前記選択されたフレームグループのセットが対応する、請求項14に記載の装置。 - 前記複数の結果のうちの各結果は、対応する物体が検査を通過するかどうかの相対的信頼度を示す数を含み、
その数は、対応する物体が検査を合格するかどうかを決定するための決定閾値と比較され、
前記選択されたフレームグループのセットは、対応する数が前記決定閾値に近い物体に対応する、請求項14に記載の装置。 - 前記複数の結果のうちの各結果は、対応する物体を検出したという相対的信頼度を示す数を含み、
その数は、対応する物体を検出したかどうかを決定するための決定閾値と比較され、
前記選択されたフレームグループのセットは、対応する数が前記決定閾値に近い物体に対応する、請求項14に記載の装置。
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